7.1 案例背景 7.1.1 RBF神经网络概述 径向基函数是多维空间插值的传统技术,RBF神经网络属于前向神经网络类型,网络的结构与多层前向网络类似,是一种三层的前向网络。第一层为输入层,由信号源结点组成;第二层为隐藏层,隐藏层节点数视所描述问题的需要而定,隐藏层中神经元的变换函数即径向 ...
一 用工具箱实现函数拟合 参考:http: blog.csdn.net zb article details newrb 该函数可以用来设计一个近似径向基网络 approximate RBF 。调用格式为: net,tr newrb P,T,GOAL,SPREAD,MN,DF 其中P为Q组输入向量组成的R Q位矩阵,T为Q组目标分类向量组成的S Q维矩阵。GOAL为均方误差目标 Mean Squa ...
2017-12-19 09:00 0 9596 推荐指数:
7.1 案例背景 7.1.1 RBF神经网络概述 径向基函数是多维空间插值的传统技术,RBF神经网络属于前向神经网络类型,网络的结构与多层前向网络类似,是一种三层的前向网络。第一层为输入层,由信号源结点组成;第二层为隐藏层,隐藏层节点数视所描述问题的需要而定,隐藏层中神经元的变换函数即径向 ...
newrbe x->表示向量 1.这个形式的神经网络不需要训练, 2.net模型中会保存全部训练数据即矩阵 IW中,新输入的样本p-> 会跟IW矩阵中的每个样本计算距离, radbas(||dist||.* b->)后 形成a-> 所以向量a-> ...
华夏35度 Data Mining 径向基函数(RBF)神经网络 RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近、时间序列 ...
一、RBF神经网络 RBF神经网络概述 径向基函数神经网络 与 BP 神经网络的区别在于训练过程——其参数初始化具有一定方法,并非随机,隐含层的末尾使用了径向基函数,它的输出经过加权和得到 LW2.1" role="presentation ...
1.RBF径向基函数 本质上和RBF核函数的SVM很相似,使用径向基函数对数据重新构建,利用 Φ(||X- Xp||)来代替原始的数据向量表示,一共有P个中心,所以获得的新数据有P个维度,此时再对数据进行分类。输出等于W Φ(||X- Xp||),W为需要求解的权重。 数学上是可以对 ...
RBF神经网络 RBF神经网络通常只有三层,即输入层、中间层和输出层。其中中间层主要计算输入x和样本矢量c(记忆样本)之间的欧式距离的Radial Basis Function (RBF)的值,输出层对其做一个线性的组合。 径向基函数: RBF神经网络的训练可以分为两个阶段:第一阶段为无 ...
来源:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/13297881 1、径向基函数 径向基函数(Radical Basis Function,RBF)方法是Powell在1985年提出的。所谓径向基函数,其实就是某种沿径向对称的标量函数 ...